📅 最后修改于: 2020-06-18 04:32:45 🧑 作者: Mango
numpy.logical_xor(arr1, arr2, out=None, where = True, casting = ‘same_kind’, order = ‘K’, dtype = None, ufunc ‘logical_xor’) :这是一个逻辑函数，它可以帮助用户找出arr1 元素的真值与arr2 异或。两个阵列必须具有相同的形状。
参数：
arr1： [array_like]输入数组。
arr2： [array_like]输入数组。
out： [ndarray，可选]输出数组，其尺寸与输入数组相同，并放置在结果中。
** kwargs：允许您将参数的关键字可变长度参数传递给函数。当我们要处理函数中的命名参数时使用它。
where： [array_like，可选] True值表示在该位置计算通用函数(ufunc)，False值表示将值保留在输出中。
返回：
一个数组，其布尔结果为arr1 XOR arr2 element-wise(具有相同形状)。
代码1：
# Python程序解释了logical_xor()函数
import numpy as np
# 输入
arr1 = [1, 3, False, 0]
arr2 = [3, 0, True, False]
# 输出
out_arr = np.logical_xor(arr1, arr2)
print ("输出 Array : ", out_arr) 输出：
输出 Array : [False True True False]代码2：如果输入数组的形状不同，则值错误
# Python程序解释了logical_xor()函数
import numpy as np
# 输入
arr1 = [8, 2, False, 4]
arr2 = [3, 0, False, False, 8]
# 输出
out_arr = np.logical_xor(arr1, arr2)
print ("输出 Array : ", out_arr) 输出：
ValueError: operands could not be broadcast together with shapes (4,) (5,) 代码3：可以检查条件
# Python程序解释了logical_xor()函数
import numpy as np
# 输入
arr1 = np.arange(8)
print ("arr1 : ", arr1)
print ("\narr1>3 : \n", arr1>3)
print ("\narr1<6 : \n", arr1<6)
print ("\n异或值 : \n", np.logical_xor(arr1>3, arr1<6)) 输出：
arr1 : [0 1 2 3 4 5 6 7]
arr1>3 :
[False False False False True True True True]
arr1<6 :
[ True True True True True True False False]
异或值 :
[ True True True True False False True True]